일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- 김성훈 교수님 PyTorch
- matlab 영상처리
- MFC 프로그래밍
- 골빈해커
- 영상처리
- 딥러닝 스터디
- pytorch zero to all
- 파이토치 김성훈 교수님 강의 정리
- 모두의 딥러닝
- 케라스 정리
- c언어
- C언어 공부
- 미디언 필터링
- 딥러닝 공부
- 가우시안 필터링
- 딥러닝
- 컴퓨터 비전
- c++공부
- Pytorch Lecture
- 파이토치
- 해리스 코너 검출
- TensorFlow
- 팀프로젝트
- object detection
- tensorflow 예제
- 모두의 딥러닝 예제
- pytorch
- c++
- 파이토치 강의 정리
- c언어 정리
Archives
- Today
- Total
목록파이토치 소프트맥스 (1)
ComputerVision Jack

MNIST input 이번 시간엔 MNIST (숫자 그림 자료)데이터로 각각 해당 숫자에 맞게 분류하는 시간이었습니다. MNIST 데이터는 딥러닝을 공부할 때 기본이 되는 데이터로, 가로 28p 세로 28p 컬러값 1인 숫자 이미지 파일입니다. 지난 시간 저희는 간단하게 다변수에 대한 이진 결과를 예측하는 모델(logistic regression)을 만들었습니다. 이번엔 다변수에 대한 결과를 각각해당 class에 맞게 분류하는 모델을 만들려고합니다. 10 outputs 예전 모델을 생각해본다면 X -> Linear -> Activation Function -> Y_pred 입니다. 따라서 선형 모델에서 x_data의 shape이 (n, 2) 이라면 w의 shape은 (2, 1)되어 y의 shape은 자동..
DeepLearning/Pytorch_ZeroToAll
2020. 10. 23. 18:49